AI Ügynök Programozás
A mesterséges intelligencia (MI) alapvetően megváltoztatta a programozás módját. Az MI-ügynökök képesek kódot generálni, optimalizálni, sőt a hibakeresésben is segíteni. Ennek ellenére vannak bizonyos korlátok, amelyekre a programozóknak figyelemmel kell lenniük az MI-vel való munka során.
Sorrendi és duplikációs problémák
Az MI-ügynököknek nehézséget okoz a kód helyes sorrendjének fenntartása. Például egy fájl végére helyezhetik az inicializálásokat, ami futásidejű hibákhoz vezet. Ezenkívül az MI habozás nélkül több verziót is definiálhat ugyanabból az osztályból vagy függvényből egy projekten belül, ami konfliktusokhoz és zavarokhoz vezet.
Egy memória- és projektszerkezettel rendelkező kódplatform segít
Ennek megoldása az MI-kódolási platformok használata, amelyek képesek kezelni a memóriát és a projektstruktúrákat. Ez segít fenntartani a konzisztenciát összetett projektekben. Sajnos ezeket a funkciókat nem mindig alkalmazzák következetesen. Emiatt előfordulhat, hogy az MI elveszíti a projekt kohézióját, és nem kívánt duplikációkat vagy helytelen függőségeket vezet be a programozás során.
A legtöbb MI-kódolási platform az úgynevezett „eszközökkel” működik, amelyeket a nagyméretű nyelvi modell (LLM) meghívhat. Ezek az eszközök egy nyílt szabványú protokollon (MCP) alapulnak. Lehetséges továbbá egy olyan MI-kódolási ügynököt csatlakoztatni egy IDE-hez, mint például a Visual Code. Esetleg helyben is beállíthat egy LLM-et a következővel Llama az Ollama közül, és válasszon egy MCP szerver amelybe integrálni szeretne. A modellek itt találhatók: Hugging Face.
IDE-bővítmények nélkülözhetetlenek
Az AI által generált kód jobb kezeléséhez a fejlesztők olyan IDE-kiterjesztéseket használhatnak, amelyek felügyelik a kód helyességét. Az olyan eszközök, mint a linterek, típusellenőrzők és fejlett kódanalizátorok segítenek a hibák korai felismerésében és javításában. Ezek elengedhetetlen kiegészítői az AI által generált kódnak a minőség és a stabilitás biztosítása érdekében.
Ismétlődő hibák oka: kontextus és szerep az API-kban
Az egyik fő oka annak, hogy az AI-ügynökök továbbra is hibákat ismételnek, az az, ahogyan az AI értelmezi az API-kat. Az AI modelleknek kontextusra és egyértelmű szerepleírásra van szükségük a hatékony kód generálásához. Ez azt jelenti, hogy a promptoknak teljesnek kell lenniük: nemcsak a funkcionális követelményeket kell tartalmazniuk, hanem explicit módon meg kell határozniuk a várt eredményt és a peremfeltételeket is. Ennek megkönnyítése érdekében a promptokat szabványos formátumban (MDC) tárolhatja, és alapértelmezés szerint elküldheti az AI-nak. Ez különösen hasznos az általánosan alkalmazott programozási szabályok, valamint a projekt funkcionális és műszaki követelményei és struktúrája szempontjából.
Az olyan eszközök, mint a FAISS és a LangChain segítenek
Olyan termékek, mint a FAISS és LangChain megoldásokat kínálnak az AI jobb kontextuskezelésére. A FAISS például segít a releváns kódrészletek hatékony keresésében és lekérésében, míg a LangChain segít az AI által generált kód strukturálásában és a kontextus fenntartásában egy nagyobb projekten belül. De itt is lehetőség van helyileg beállítani RAC adatbázisokkal.
Konklúzió: hasznos, de még nem önálló
A mesterséges intelligencia (MI) hatékony eszköz a programozók számára, és felgyorsíthatja a fejlesztési folyamatokat. Azonban még nem képes önállóan, emberi felügyelet nélkül komplexebb kódbázis tervezésére és megépítésére. A programozóknak az MI-t asszisztensként kell kezelniük, amely képes automatizálni a feladatokat és ötleteket generálni, de még mindig útmutatásra és korrekcióra szorul a jó eredmény eléréséhez.
Lépjen Kapcsolat a fejlesztési környezet beállításának támogatására, hogy a csapatok a legtöbbet hozzák ki a fejlesztési környezetből, és a hibakeresés és kódírás helyett inkább a követelményelemzésre és a tervezésre koncentrálhassanak.
